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    當(dāng)你談?wù)撊斯ぶ悄軙r(shí),到底在談?wù)撌裁矗?/h1>
    2015-01-30 17:46:04王培
    關(guān)鍵詞:人腦計(jì)算機(jī)人工智能

    王培

    (美國(guó)天普大學(xué)計(jì)算機(jī)與信息科學(xué)系)

    科技焦點(diǎn)

    當(dāng)你談?wù)撊斯ぶ悄軙r(shí),到底在談?wù)撌裁矗?/p>

    王培

    (美國(guó)天普大學(xué)計(jì)算機(jī)與信息科學(xué)系)

    研究者們對(duì)人工智能的研究目標(biāo)有非常不同的理解,這在業(yè)內(nèi)不是新聞,但外界往往搞不清其中的區(qū)別,所以會(huì)把計(jì)算機(jī)的一個(gè)新應(yīng)用當(dāng)成對(duì)思維規(guī)律的研究突破,并因此期待其他領(lǐng)域中的相關(guān)問(wèn)題也會(huì)很快得到解決。這一問(wèn)題部分解釋了為什么公眾對(duì)人工智能的期望,歷來(lái)總是在樂(lè)觀和悲觀之間徘徊。

    近來(lái)人工智能成了熱門話題。一方面,它和自動(dòng)駕駛汽車、機(jī)器人保姆等各種新發(fā)明緊密相關(guān),以至于在各種產(chǎn)品前面加一個(gè)“智能”的修飾語(yǔ)成為時(shí)髦。另一方面,它又被聯(lián)系于大規(guī)模失業(yè)、機(jī)器統(tǒng)治人類等各種災(zāi)難,一時(shí)間,各種呼吁和警告不絕于耳。

    專家們對(duì)這個(gè)領(lǐng)域的看法也很不一致。有人認(rèn)為人工智能已經(jīng)在我們身邊了,而未來(lái)的發(fā)展無(wú)非是出現(xiàn)更多更好的類似技術(shù);另一些人則認(rèn)為人工智能還沒(méi)有真正到來(lái),而其出現(xiàn)將導(dǎo)致革命性的后果。

    簡(jiǎn)單在網(wǎng)上搜索一下就可以發(fā)現(xiàn),“人工智能”這個(gè)詞語(yǔ)好像不總是在同一個(gè)意思下被使用,很多爭(zhēng)論因此基本變成了“雞同鴨講”。因?yàn)閷?duì)人工智能的不同理解會(huì)導(dǎo)致對(duì)有關(guān)問(wèn)題的不同回答,對(duì)這個(gè)領(lǐng)域的剖析需要從“正名”開(kāi)始。

    乍看起來(lái)這個(gè)問(wèn)題并不復(fù)雜。人工智能無(wú)非就是“讓計(jì)算機(jī)像人腦那樣工作”?,F(xiàn)在,計(jì)算機(jī)已經(jīng)能夠完成很多以前只有人腦才能完成的智力活動(dòng),這自然就會(huì)引出“計(jì)算機(jī)能否完成所有智力活動(dòng)”的問(wèn)題。如果答案是肯定的,后面就可以考慮“怎樣做”和“應(yīng)不應(yīng)做”等問(wèn)題。如果答案是否定的,后面就可以考慮“為什么”和“哪些能做,哪些不能做”等問(wèn)題。這已經(jīng)就是人工智能的基本問(wèn)題了。

    盡管上述說(shuō)法沒(méi)有錯(cuò),但其對(duì)研究目標(biāo)的刻畫(huà)太過(guò)粗略,不足以指導(dǎo)研究工作的進(jìn)行。同時(shí),這種描述遺漏了一個(gè)關(guān)鍵點(diǎn),因而使不同的理解成為可能。

    人工智能概念中的“人工”指的是電子計(jì)算機(jī)及其相關(guān)系統(tǒng),如機(jī)器人等機(jī)電設(shè)備。這就意味著,“人工智能”和“人類智能”不可能在任何方面都完全相同。比如說(shuō),一個(gè)人工智能系統(tǒng)不會(huì)有和人完全一樣的軀體,也不會(huì)有和人完全一樣的經(jīng)驗(yàn)(尤其是社會(huì)經(jīng)驗(yàn)),否則它就不是一個(gè)人工智能,而是個(gè)“人造人”了,那是一個(gè)完全不同的領(lǐng)域。這個(gè)前提是如此地顯而易見(jiàn),以至于通常會(huì)被略過(guò)不提,而下面我們恰要以此為分析的起點(diǎn)。

    既然人工智能是在某些方面(而非在所有方面)和人類智能相同或相近,那么刻畫(huà)這個(gè)概念的關(guān)鍵在于,指明在哪方面“人”和“機(jī)”應(yīng)當(dāng)是一樣或差不多的,而在其他方面是無(wú)所謂的。正是對(duì)這個(gè)問(wèn)題的不同回答,造成了人工智能領(lǐng)域中最根本的分歧。

    本文把典型的回答劃分為“五大派”:結(jié)構(gòu)派、行為派、能力派、方法派、原則派,并依次加以介紹和分析,尤其是其被支持和反對(duì)的理由。

    結(jié)構(gòu)派

    既然人類智能是人腦的產(chǎn)物,那么似乎“盡可能忠實(shí)地模擬人腦結(jié)構(gòu)”就是實(shí)現(xiàn)人工智能的最可靠途徑了。對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的研究已經(jīng)取得了顯著的進(jìn)展,盡管人腦的巨大復(fù)雜性導(dǎo)致其許多因素在模型中被忽略或簡(jiǎn)化了。各種腦模型試圖不僅在細(xì)節(jié)上(如神經(jīng)元及其相互聯(lián)系)而且在大尺度上(如層次和區(qū)域)都忠實(shí)于人腦結(jié)構(gòu),這方面的例子包括《人工智能的未來(lái)》一書(shū)作者Jeff Hawkins提出模擬大腦新皮層的HTM模型等。

    盡管結(jié)構(gòu)派的理由看上去很有說(shuō)服力,但在人工智能界只是個(gè)少數(shù)派。除了其復(fù)雜性令人望而卻步之外,這一思路最常被人挑戰(zhàn)的問(wèn)題是其必要性。人腦作為進(jìn)化的產(chǎn)物,其結(jié)構(gòu)自然會(huì)反映某些歷史的偶然性。作為一個(gè)生物器官,人腦結(jié)構(gòu)的生物性特征對(duì)于機(jī)電設(shè)備來(lái)說(shuō)也未必都有被模擬的必要。即使是在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中,人腦也一般只是被用作靈感的源泉,而非設(shè)計(jì)的依據(jù)。

    行為派

    考慮到計(jì)算機(jī)和人腦在質(zhì)料和結(jié)構(gòu)等方面的本質(zhì)差別,有理由認(rèn)為人工智能只須在外部表現(xiàn)和行為上像人就足夠了。這一派觀點(diǎn)最流行的版本就是“圖靈測(cè)試”。為了避免在“思維”等復(fù)雜概念上糾纏不清,Alan Turing建議用一個(gè)直截了當(dāng)?shù)霓k法來(lái)判定一臺(tái)機(jī)器是否“能思維”:如果它的言語(yǔ)行為和人無(wú)法區(qū)分,那它就算是“能思維”了,因?yàn)樗季S的結(jié)果最終總是要體現(xiàn)在行為上的。

    雖然圖靈測(cè)試廣為人知,但是現(xiàn)有的人工智能研發(fā)很少將通過(guò)圖靈測(cè)試作為其目標(biāo)。與腦模型的情況相似,“在外部行為上和人一樣”大概有些過(guò)于“人類中心主義”了。現(xiàn)在的計(jì)算機(jī)系統(tǒng)已經(jīng)在很多方面遠(yuǎn)超人類了,難道它們?cè)谡宫F(xiàn)智能時(shí)還硬要在這些地方故意裝得笨些嗎?同理,如果有朝一日外星人真的來(lái)造訪地球了,我們總不能用它們?cè)谛袨樯峡煞衽c人相區(qū)分來(lái)判斷它們是否有智能吧?

    能力派

    人們通常是以解決難題的能力來(lái)衡量他人智力的。依此類推,一種普遍的看法是,把人工智能等同于能解決“以前只有人腦才能解決的問(wèn)題”的計(jì)算機(jī)。一個(gè)典型的例子就是IBM公司開(kāi)發(fā)的“深藍(lán)”系統(tǒng)。下棋無(wú)疑是需要智力的。既然“深藍(lán)”戰(zhàn)勝了國(guó)際象棋世界冠軍,我們大概必須認(rèn)為它有很高的智能。按照這種“不論黑貓白貓,能抓住老鼠就是好貓”的觀念,智能就是解決某些問(wèn)題的能力,而下棋就是這樣一個(gè)問(wèn)題,至于計(jì)算機(jī)是不是“像人一樣下棋”是無(wú)關(guān)緊要的,只要能贏就行。

    這種標(biāo)準(zhǔn)現(xiàn)在仍常常在媒體上被采用,而一些計(jì)算機(jī)的新應(yīng)用也因而被貼上“人工智能”的標(biāo)簽。但這種做法也同時(shí)導(dǎo)致了一個(gè)非常尷尬的后果:一旦某個(gè)問(wèn)題能通過(guò)計(jì)算機(jī)來(lái)解決,它就不再是“以前只有人腦才能解決的問(wèn)題”了。這樣一來(lái),“人工智能”豈不是只能被定義為那些尚未解決的問(wèn)題,從而成了阿凡提吊在驢鼻子前面那根它永遠(yuǎn)也吃不到的胡蘿卜了?如果我們放寬標(biāo)準(zhǔn)到“曾經(jīng)只有人腦才能解決的問(wèn)題”,那么四則運(yùn)算也將成為人工智能問(wèn)題了,如此,這個(gè)領(lǐng)域也未免太過(guò)寬泛。這可真是“寬嚴(yán)皆誤”!

    方法派

    既然只靠問(wèn)題很難為人工智能劃界,把解決問(wèn)題的方法也加進(jìn)去怎么樣?這可以說(shuō)是目前主流學(xué)術(shù)界的態(tài)度。按照這種觀點(diǎn),“智能”是一組“認(rèn)知功能”的總稱,其中包括表征、搜索、推理、學(xué)習(xí)、規(guī)劃、決策、感知、運(yùn)動(dòng)、通訊等等。每一種認(rèn)知功能可以作為解決某一類問(wèn)題的方法來(lái)獨(dú)立研究,進(jìn)而成為一個(gè)可以獨(dú)立應(yīng)用的人工智能技術(shù),一般體現(xiàn)為某種算法。

    盡管這一派目前在人工智能界占主流地位,但它也有自己的麻煩。最突出的問(wèn)題就是人工智能的“碎片化”。由于各個(gè)研究領(lǐng)域都想先把自己的問(wèn)題解決好,再去考慮與別人協(xié)作的問(wèn)題,其結(jié)果就是各人自掃門前雪,而各種人工智能技術(shù)也因?yàn)樗鼈冊(cè)诨炯僭O(shè)上的不相容而難以有效協(xié)作或整合。這就是目前人工智能并無(wú)一個(gè)統(tǒng)一理論或技術(shù)的根本原因。

    原則派

    有些研究者相信,人工智能和其它領(lǐng)域一樣可以被建立在一個(gè)相對(duì)簡(jiǎn)單的統(tǒng)一基礎(chǔ)之上,而“智能”代表著某種理性原則。在人工智能的早期,Allen Newell和Herbert Simon就曾試圖把“智能”歸結(jié)為“問(wèn)題求解”,進(jìn)而歸結(jié)為“在狀態(tài)空間中的路徑搜索”。以目前的智能模型為例,在Marcus Hutter的AIXI模型中,智能被定義成“在任意環(huán)境中找到最優(yōu)解的能力”,但這種能力不是可計(jì)算的,各種智能系統(tǒng)只能設(shè)法逼近它。在筆者設(shè)計(jì)的NARS(納思)模型中,智能被定義成“在知識(shí)和資源相對(duì)不足的條件下的適應(yīng)能力”,據(jù)此設(shè)計(jì)的一個(gè)推理系統(tǒng)目前已在調(diào)試階段。

    這一派目前在人工智能界是極少數(shù),并常被人稱為患了“物理學(xué)嫉妒癥”。大部分人不相信復(fù)雜如“智能”(以及與其密切相關(guān)的“認(rèn)知”、“思維”、“意識(shí)”等)現(xiàn)象可以被歸結(jié)為一組基本原則,就如在物理學(xué)中那樣。

    研究者們對(duì)人工智能的研究目標(biāo)有非常不同的理解,這在業(yè)內(nèi)不是新聞,但外界往往搞不清其中的區(qū)別,所以會(huì)把計(jì)算機(jī)的一個(gè)新應(yīng)用當(dāng)成對(duì)思維規(guī)律的研究突破,并因此期待其他領(lǐng)域中的相關(guān)問(wèn)題也會(huì)很快得到解決。這一問(wèn)題部分解釋了為什么公眾對(duì)人工智能的期望,歷來(lái)總是在樂(lè)觀和悲觀之間徘徊。

    談及對(duì)人工智能的不同理解,人們通常的觀點(diǎn)是把它們看作導(dǎo)向同一終點(diǎn)的不同途徑。而本文所要指出的是:嚴(yán)格說(shuō)來(lái),上面列舉的五派其實(shí)是五個(gè)不同的研究領(lǐng)域,各有其終極目標(biāo)、基本假設(shè)、評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)等等。由于歷史原因,它們現(xiàn)在都被叫做“人工智能”,但實(shí)際上不是一回事。它們之間當(dāng)然是有聯(lián)系的,而且在某些時(shí)候的確是“同路人”,但最終仍將分道揚(yáng)鑣,而非殊途同歸。

    這個(gè)判斷在很多人看來(lái)似乎是太極端了,畢竟大家還是“同根生”,都是以人類智能為師的。有人把各派看作著名的“摸象盲人”,用領(lǐng)導(dǎo)的口氣總結(jié)說(shuō):“完整的人工智能將是各種觀點(diǎn)的辯證統(tǒng)一”。不幸的是,這副萬(wàn)能良藥在這里無(wú)濟(jì)于事,因?yàn)樵诰唧w設(shè)計(jì)的問(wèn)題上,各派的要求常常是相悖的:最“擬人”的方案未必是對(duì)計(jì)算機(jī)最合適的,而對(duì)某個(gè)具體問(wèn)題最好的解,也未必是最有一般意義的解。當(dāng)一盤菜無(wú)法同時(shí)取悅于幾個(gè)口味完全不同的食客時(shí),上一個(gè)“拼盤”往往不是好辦法。

    這種現(xiàn)象的根本原因是,上面的五派分別對(duì)應(yīng)于對(duì)人類智能的不同抽象,而上面所列它們各自的次序,則對(duì)應(yīng)于抽象程度:結(jié)構(gòu)派最低,原則派最高。

    當(dāng)同一個(gè)對(duì)象可以在不同的抽象層次上被有效描述時(shí),不同的描述層次會(huì)呈現(xiàn)不同的圖像。低層描述保留了對(duì)象的更多內(nèi)部細(xì)節(jié),但模糊了其整體特征和外部聯(lián)系,而高層描述則相反。不同的抽象層次就像是不同倍數(shù)的望遠(yuǎn)鏡或顯微鏡鏡頭:不存在哪個(gè)鏡頭“更正確”的問(wèn)題,但相對(duì)于一個(gè)特定問(wèn)題而言,的確存在哪個(gè)鏡頭“更合適”的問(wèn)題。當(dāng)我們?cè)谡務(wù)撊祟愔悄軙r(shí),這五類描述的確存在內(nèi)在聯(lián)系,但當(dāng)我們?cè)噲D在計(jì)算機(jī)上再現(xiàn)這些描述所刻畫(huà)的對(duì)象或過(guò)程時(shí),那些聯(lián)系就不再是必要的了,而由此得到的各種“人工智能”甚至可能風(fēng)馬牛不相及。

    總而言之,在人工智能的旗幟下,不同的人實(shí)際上在干不同的事:有構(gòu)建腦模型的,有模擬人類行為的,有開(kāi)拓計(jì)算機(jī)應(yīng)用領(lǐng)域的,有設(shè)計(jì)新算法的,有總結(jié)思維規(guī)律的。雖然這些研究都有價(jià)值且有聯(lián)系,但它們不可以彼此替代,而把它們混為一談則容易導(dǎo)致思想混亂。

    責(zé)任編輯:吳曉麗

    本文由《賽先生》授權(quán)轉(zhuǎn)載,參考文獻(xiàn)已省略。

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